Tài nguyên
Thiết kế hàng đợi đánh giá phát hiện AI cho các dải rủi ro, phân công người đánh giá, phân loại bằng chứng, quy tắc báo cáo và các quyết định có trách nhiệm của con người.
Mở hướng dẫn chínhHàng đợi đánh giá sẽ chuyển kết quả đầu ra của trình phát hiện thành các mức độ ưu tiên rõ ràng: tài liệu có rủi ro cao, trường hợp có độ tin cậy thấp, nội dung gửi nhạy cảm về chính sách và các mục đang chờ ghi chú của người đánh giá.
Các nhóm giáo dục, xuất bản và doanh nghiệp thường cần các vai trò người đánh giá khác nhau. Siêu dữ liệu hàng đợi phải bao gồm loại tài liệu, nguồn, nhóm rủi ro, độ tin cậy, chủ sở hữu, ngày đến hạn và trạng thái chính sách.
Hàng đợi phải nắm bắt các ghi chú của người đánh giá, bằng chứng hỗ trợ, các bản sửa đổi được yêu cầu, bối cảnh của tác giả và quyết định cuối cùng để các đội có thể giải thích các quyết định mà không chỉ dựa vào điểm số.
Hàng đợi hữu ích bao gồm số nhận dạng tài liệu, dải rủi ro, độ tin cậy, bằng chứng được đánh dấu, nhiệm vụ của người đánh giá, trạng thái chính sách, ghi chú, dấu thời gian và các trường giải pháp cuối cùng.
Không. Kết quả có rủi ro cao cần được ưu tiên xem xét. Các quyết định nhạy cảm nên bao gồm phán đoán của con người, bằng chứng, bối cảnh và lộ trình theo dõi được ghi lại.